【摘 要】
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建筑物是城市化建设的一种重要地物特征。精确、快速和自动化识别建筑物,可以为城市动态监测领域提供准确的建筑物信息,对城市化发展规划有着重要意义。随着深度学习的发展,图像语义分割成为计算机视觉领域的一个重要研究方向,基于深度学习的图像语义分割算法为建筑物识别提供了新的研究思路。本文以图像中的建筑物为研究对象,以深度学习的图像语义分割算法为研究手段,对图像中的每个像素进行分类,识别图像中的建筑物。本文提
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建筑物是城市化建设的一种重要地物特征。精确、快速和自动化识别建筑物,可以为城市动态监测领域提供准确的建筑物信息,对城市化发展规划有着重要意义。随着深度学习的发展,图像语义分割成为计算机视觉领域的一个重要研究方向,基于深度学习的图像语义分割算法为建筑物识别提供了新的研究思路。本文以图像中的建筑物为研究对象,以深度学习的图像语义分割算法为研究手段,对图像中的每个像素进行分类,识别图像中的建筑物。本文提出了两种深度学习的图像语义分割网络模型EU-Net和DG-Net,利用这两种语义分割模型对图像中的建筑物进行识别。具体工作如下:（1）对U-Net图像语义分割算法进行研究,发现U-Net固定的感受野难以处理图像中物体存在的多尺度。本文基于U-Net图像语义分割网络模型,在网络模型中加入多尺度池化结构进行改进,提出了EU-Net图像语义分割来获取图像中不同尺度建筑物的特征。通过实验,将EU-Net语义分割模型预测得到的识别结果与U-Net对比分析,EU-Net提升了建筑物的识别准确率,确定了EU-Net对建筑物识别的优势与特点。（2）为了进一步提高图像语义分割网络模型对建筑物的识别精确度,设计了DG-Net图像语义分割。针对池化层减小的分辨率引发的空间损失问题,基于空洞卷积具有增大感受野和保持特征图分辨率的特点,提出了多种扩张率的空洞卷积结构。多种扩张率的空洞卷积结构缓解了池化层引起的分辨率减小带来的空间信息损失,同时还提升了网络学习图像中不同尺度建筑物的特征的能力。还在网络结构中加入全局卷积结构,提升了语义分割网络模型的鲁棒性。此外,残差网络结构使网络模型融合更多的上下文信息。通过对DG-Net、U-Net和EU-Net实验结果进行对比分析,DG-Net对建筑物识别的精确度优于U-Net和EU-Net,证明了DG-Net的正确性和可行性。
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